你知道Python有内置数据库吗？Python内置库SQlite3使用指南( 二 ) _Python

让我们先来定义一个数据帧。
df_skill = pd.DataFrame({'user_id': [1,1,2,2,3,3,3],'skill': ['Network Security', 'Algorithm Development', 'Network Security', 'JAVA', 'Python', 'Data Science', 'machine Learning']})

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然后，我们可以简单地调用数据帧的to_sql（）方法将其保存到数据库中。
df_skill.to_sql('SKILL', con)就这样我们甚至不需要预先创建表，列的数据类型和长度都会被推断出来。当然，如果你想的话，你也可以先定义。
然后，假设我们要将表 USER 和 SKILL 连接在一起，并将结果读入Pandas数据框。
df = pd.read_sql('''SELECT s.user_id, u.name, u.age, s.skillFROM USER u LEFT JOIN SKILL s ON u.id = s.user_id''', con)

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是不是很厉害？让我们把结果写到一个名为USER_SKILL的新表中。
df.to_sql('USER_SKILL', con)我们也可以用SQL客户端来检索表。

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总结实际上，Python中还隐藏着很多惊喜。而且这些惊喜并不没有隐藏起来，只是Python有太多现成可以直接使用的特性了，这就导致很多人无法发现这些特性。
在本文中，我介绍了如何使用 Python 内置库 sqlite3 在 SQLite 数据库中创建和操作表。它也支持对表格进行更新和删除操作，建议大家在看完这篇文章之后自己尝试一下。
最重要的是，我们可以轻松地将表从 SQLite 数据库读入 Pandas 数据帧，反之亦然。这使我们能够更容易地与我们的轻量级关系数据库进行交互。
你可能会注意到 SQLite 没有进行身份验证，这也是它刻意设计的行为，因为需要轻量化。
一起去探索Python中更多令人惊讶的特性吧！
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作者：Christopher Tao
原文链接：https://towardsdatascience.com/do-you-know-python-has-a-built-in-database-d553989c87bd
编译：未艾信息（www.weainfo.net）
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